인공지능 퀀트를 활용한 주식 종목 선별법은 다양한 데이터를 기반으로 고품질 주식을 찾는 과정입니다. 아래는 인공지능 퀀트가 주식 종목을 선별하는 주요 방법입니다.
- 기초 데이터 분석: 인공지능은 기업들의 재무제표, 손익계산서, 대차대조표 등 기초 데이터를 분석하여 P/E(주가수익비율), P/B(주가자산비율), ROE(자기자본이익률) 등 주요 지표를 살펴봅니다. 이러한 지표들을 통해 성장 가능성, 재무 건전성, 가치 등 주요 요소에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
2. 기술적 분석: 인공지능은 전통적인 기술적 분석 방법론을 활용하여 주가의 추세, 변동성, 매매 신호 등을 탐색합니다. 이를 통해 투자 시점과 목표수익률, 손절선 등을 결정하는데 도움을 줍니다.
3. 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 예측: 인공지능은 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 주가변동, 수익률, 시장 리스크 등의 패턴과 연관 관계를 학습합니다. 이를 바탕으로 미래의 주가 움직임을 예측하고 가장 유리한 종목을 선별합니다.
4. 감성 분석: 인공지능은 소셜미디어, 뉴스, 전문가 의견 등 정형화되지 않은 데이터를 수집하고 분석하여 시장에 대한 감성 분석을 실시합니다. 이를 통해 이슈 관련 주식과 시장영향력이 클 주식을 선별합니다.
5. 포트폴리오 최적화: 인공지능은 관리하려는 종목군의 데이터를 사용하여 리스크와 수익률 사이에서 최적의 포트폴리오 구성을 찾습니다. 즉, 동시에 예상되는 이익을 높이고 리스크를 줄이는 종목과 비중 분산을 추천합니다.
6. 지속적인 평가와 업데이트: 인공지능 퀀트는 주기적으로 성과를 검토하고 투자하는 종목을 업데이트 합니다.이를 통해 무엇 때문에 잘못된 판단이 나왔는지 적시에 수정하고 새롭게 변화한 시장 상황을 반영할 수 있는 주식을 선별합니다.
이처럼 인공지능 기반의 주식 종목 선별법은 다양한 데이터 가능성을 활용하여 높은 수익률을 달성하려고 합니다. 그러나 인공지능 퀀트도 완벽하지 않기 때문에, 투자자는 개별적인 분석과 판단을 함께 섞어 사용하는 것이 바람직합니다.
